多模态大模型

Bridging the Discrete-Continuous Gap: Unified Multimodal Generation via Coupled Manifold Discrete Absorbing Diffusion

弥合离散-连续鸿沟：通过耦合流形离散吸收扩散实现统一多模态生成

Yuanfeng Xu, Yuhao Chen, Liang Lin, Guangrun Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Guangdong Key Lab of Big Data Analysis & Processing（广东省大数据分析与处理重点实验室） ； X-Era AI Lab（X-Era AI实验室） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 CoM-DAD通过耦合流形离散吸收扩散框架，实现离散与连续数据的统一多模态生成，解决多模态对齐与训练稳定性问题。

Comments 10 pages, 5 figures

Multivariate Diffusion Transformer with Decoupled Attention for High-Fidelity Mask-Text Collaborative Facial Generation

多变量扩散变换器与解耦注意力用于高保真遮罩-文本协同面部生成

Yushe Cao, Dianxi Shi, Xing Fu, Xuechao Zou, Haikuo Peng, Xueqi Li, Chun Yu, Junliang Xing

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 MDiTFace通过解耦注意力机制和多变量变换块提升遮罩-文本协同面部生成的保真度与一致性。

PosterVerse: A Full-Workflow Framework for Commercial-Grade Poster Generation with HTML-Based Scalable Typography

PosterVerse: 一个用于商业级海报生成的全流程框架，基于HTML的可扩展字体

Junle Liu, Peirong Zhang, Yuyi Zhang, Pengyu Yan, Hui Zhou, Xinyue Zhou, Fengjun Guo, Lianwen Jin

专题命中 多模态生成 ：MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PosterVerse通过全流程框架和HTML驱动技术，实现商业级海报的高密度文本渲染与灵活设计。

Journal ref AAAI 2026 Oral

Personalization of Large Foundation Models for Health Interventions

为健康干预个性化设计大型基础模型

Stefan Konigorski, Johannes E. Vedder, Babajide Alamu Owoyele, İbrahim Özkan

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出混合框架，结合LFMs和N-of-1试验，以实现个性化医疗中的因果推断与责任AI整合。

Comments Accepted to the AAAI 2026 Workshop on Personalization in the Era of Large Foundation Models (PerFM)

Unleashing the Potential of Neighbors: Diffusion-based Latent Neighbor Generation for Session-based Recommendation

释放邻居的潜力：基于扩散的潜在邻居生成用于基于会话的推荐

Yuhan Yang, Jie Zou, Guojia An, Jiwei Wei, Yang Yang, Heng Tao Shen

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)

AI总结 DiffSBR通过基于扩散的潜在邻居生成方法，提升基于会话的推荐性能。

Comments This paper has been accepted by KDD 2026